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    <title>Web 视觉检测系统</title>
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    <div class="container">
        <header>
            <h1>🎥 Web 视觉检测系统</h1>
            <p>基于 Flask + OpenCV 的实时计算机视觉应用</p>
        </header>

        <div class="info-box">
            <p><strong>💡 使用说明：</strong></p>
            <p>• 点击下方功能卡片进入对应的检测页面</p>
            <p>• 首次访问时，浏览器可能会请求摄像头权限，请允许</p>
            <p>• 支持在手机、平板等设备上通过局域网访问</p>
        </div>

        <div class="features-grid">
            <!-- 相机测试 -->
            <a href="/camera_test" class="feature-card">
                <div class="feature-icon">📷</div>
                <h3>相机测试</h3>
                <p>测试摄像头连接和视频流，查看实时 FPS 性能指标</p>
            </a>

            <!-- 人脸检测 -->
            <a href="/face_detection" class="feature-card">
                <div class="feature-icon">😊</div>
                <h3>人脸检测</h3>
                <p>使用 Haar Cascade 算法实时检测和追踪人脸</p>
            </a>

            <!-- 运动检测 -->
            <a href="/motion_detection" class="feature-card">
                <div class="feature-icon">🏃</div>
                <h3>运动检测</h3>
                <p>检测画面中的移动物体，基于帧差和边缘检测算法</p>
            </a>

            <!-- 颜色追踪 -->
            <a href="/color_tracking" class="feature-card">
                <div class="feature-icon">🎨</div>
                <h3>颜色追踪</h3>
                <p>基于 HSV 色彩空间追踪特定颜色的物体</p>
            </a>

            <!-- YOLO 物体检测 -->
            <a href="/yolo_detection" class="feature-card">
                <div class="feature-icon">🤖</div>
                <h3>YOLO 物体检测</h3>
                <p>使用 YOLO 神经网络识别和标注多种常见物体</p>
            </a>
        </div>

        <footer>
            <p>
                基于 <strong>树莓派实时物体检测与追踪</strong> 项目 |
                <a href="https://github.com/automaticdai/rpi-object-detection" target="_blank">GitHub</a>
            </p>
            <p style="margin-top: 10px; font-size: 0.9rem;">
                使用 Flask + OpenCV + Bootstrap 构建
            </p>
        </footer>
    </div>

    <script>
        // 检查摄像头状态
        fetch('/api/camera_status')
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                if (!data.opened) {
                    alert('⚠️ 警告：无法访问摄像头！\n\n请确保：\n1. 摄像头已正确连接\n2. 没有其他程序占用摄像头\n3. 已授予浏览器摄像头权限');
                }
            })
            .catch(error => {
                console.error('检查摄像头状态失败:', error);
            });
    </script>
</body>

</html>